지난 6월호에서 우리는 AI 기술 확산이 가져온 E·S·G 전반의 역기능을 개괄했고, 7월호에는 탄소 발자국과 데이터 센터의 전력망 문제를 중심으로 E(환경) 측면의 명암을 깊이 있게 짚어보았습니다. 이번 8월호에서는 그 연재 기획의 흐름을 이어받아 ESG 경영의 또 다른 중추인 ‘S(사회)’ 영역에서의 역기능과 해결방안에 대한 담론을 살펴보고자 합니다. [편집자주]
인공지능(AI)의 확산과 함께 ‘S(사회’의 측면에서 기업이 직면한 새로운 사회적 리스크는 다음과 같이 크게 3가지로 요약해 볼 수 있다. ▶알고리즘 고도화가 불러온 인사 고용 프로세스의 편향성 ▶딥페이크와 정보 왜곡이 초래하는 소비자 리스크 ▶일자리의 대전환에 따른 노동 안정성 훼손 등이 그것이다. 이번 글에서는 이러한 리스크를 바탕으로 인공지능(AI) 기술의 효율성 이면에 감춰진 인간성 소외의 문제를 진단하고, 이를 바로잡기 위한 사회적 차원의 해결 방안을 고찰해 보고자 한다.
1. 알고리즘의 보이지 않는 차별: 인사(HR) 시스템의 편향 리스크
많은 기업이 인재 채용의 공정성과 효율성을 확보하기 위해 AI 기반 서류 평가와 면접 알고리즘을 신속하게 현장에 도입하고 있다. 수만 명의 지원서를 몇 분 만에 스크리닝하는 효율성 이면에는 '과거 데이터의 오염'이라는 치명적인 맹점이 존재한다.
AI는 스스로 도덕적 가치 판단을 내리지 못하며, 오직 인간이 제공한 기존 데이터를 학습하여 패턴을 발견할 뿐이다. 만약 학습용 데이터에 특정 성별, 출신 학교, 연령층에 대한 선호나 유리함이 은연중에 녹아 있었다면, AI는 이를 공정한 기준으로 오인하고 증폭시켜 합법적인 차별을 정당화하게 된다. 과거 글로벌 빅테크 기업이 자체 개발했던 AI 채용 시스템이 10년간 축적된 남성 중심의 이력서 패턴을 학습한 결과, '여성'이라는 단어가 포함된 지원서를 감점 처리했던 사례는 알고리즘 편향성의 대표적인 경고등이다.
이뿐만 아니라 AI 기반의 직무 성과 평가 알고리즘 역시 특정 유형의 정량적 데이터만을 선호하게 유도함으로써, 보이지 않는 곳에서 헌신하는 조직 구성원의 기여도를 누락시키는 오류를 범하기 쉽다. 이는 ESG 경영에서 강조하는 '다양성, 형평성, 포용성(DEI)'의 핵심 가치를 정면으로 훼손하는 중대한 리스크로 작용한다.
◆최신 실증 사례: 이러한 리스크를 단적으로 보여준 사례가 바로 글로벌 커머스 거장 아마존(Amazon)의 AI 채용 시스템 폐기 사건이다. 아마존이 개발했던 인사 알고리즘은 지난 10년간 축적된 남성 중심의 합격자 이력서 패턴을 학습한 결과, '여성'이라는 단어나 '여대 출신'이라는 문구가 포함된 지원서를 서류 평가에서 자동으로 감점 처리하는 심각한 오류를 범했다.
시스템이 인간의 과거 편향을 공정한 성과 지표로 오인해 '합법적 차별'을 기계적으로 정당화한 것이다. 이는 ESG 경영에서 강조하는 '다양성, 형평성, 포용성(DEI)'의 가치를 정면으로 저해하는 중대한 지배구조 및 사회적 리스크다.
2. 가짜 뉴스와 정보 오염: 소비자 신뢰 및 브랜딩의 붕괴
생성형 AI 기술의 대중화는 정보 생산 비용을 완전히 제로(0)에 가깝게 낮추었지만, 동시에 정교하게 위조된 가짜 정보와 딥페이크 콘텐츠의 범람이라는 부작용을 낳았다. 기업 경영 관점에서 이는 단순한 가짜 뉴스를 넘어, 기업의 지속 가능한 소비자와의 소통 구조를 뒤흔드는 보안 위험 요소다.
정교하게 조작된 오보나 악의적인 비방 영상이 소셜 미디어를 타고 순식간에 유포될 경우, 소비자의 브랜드 신뢰도가 단 며칠 만에 수직 하락하여 기업 생존을 위협하는 평판 리스크로 번질 수 있다.
동시에 인공지능 알고리즘이 소비자의 데이터와 행동 양식을 과도하게 프로파일링하여 맞춤형 광고라는 명목으로 취약 계층의 충동구매를 유도하거나, 확증 편향을 심화시키는 디지털 중독을 양산하는 행위 역시 심각한 사회적 비판 대상이다. 데이터 프라이버시 침해와 무분별한 개인 정보 오용은 소비자의 기본 권리를 침해하며, 기업이 지켜야 할 중대한 '사회적 책임'의 방기를 뜻한다.
◆최신 실증 사례: 홍콩의 한 금융사가 인공지능이 만들어낸 가짜 이미지 딥페이크에 속아 거액의 자금을사기 당했다. 딥페이크 기술을 토대로 '보이스피싱'이 '이미지피싱'으로 진화한 것이다. 사기 일당은 영국 본사의 최고재무책임자(CFO) 및 다수 동료의 얼굴과 목소리를 완벽하게 복제한 딥페이크 화상 회의를 가짜로 개최했다.
회의에 참석한 재무 담당 직원은 화면 속 상사들이 진짜라고 확신하고 총 2,500만 달러(한화 약 340억 원)를 사기 계좌로 송금했다. 이처럼 AI 기술을 악용한 정교한 평판 위험과 범죄는 기업의 공급망 안전성과 소중한 소비자 자산을 한순간에 파괴하는 'S 영역'의 가공할 만한 위협으로 부상하고 있다.
3. 기술 혁신과 고용 불안정성: 거대한 노동 지형의 재편
단순 반복적인 사무 행정직부터 번역, 디자인, 심지어 법률 분석과 금융 자문 등 고도의 전문 영역에 이르기까지 지식 노동 시장 전반이 AI로 인해 급격하게 대체되거나 재편되고 있다.
이러한 디지털 대전환은 생산성 향상을 담보하지만, 노동 시장의 공급 과잉과 급격한 고용 불안정이라는 짙은 그늘을 남긴다. 세계경제포럼(WEF)은 향후 수년 내 수천만 개의 일자리가 기술 발전으로 인해 소멸하고 재창출되는 과정에서 직무 전환에 실패한 거대한 취약 계층이 발생할 수 있다고 엄중히 경고한 바 있다.
문제는 기업 내부의 기존 인력들이 적절한 재교육(Reskilling)이나 역량 강화(Upskilling) 기회를 보장받지 못한 채 시장 밖으로 내몰릴 때 발생한다. 이는 노동 환경의 안정성을 중시하는 ESG 내 S(사회) 성과를 직접적으로 악화시키는 요인이다. 인력 교체 과정에서 유발되는 노사 갈등, 조직 문화의 황폐화, 그리고 지식 자산의 단절은 장기적인 재무적 손실로 이어지는 기업 거버넌스의 실패와 연동된다.
출처: 한국콘텐츠진흥원 제공.
◆최신 실증 사례: 최근 글로벌 게임 업계와 IT 플랫폼 기업들은 생성형 AI 이미지 및 코드 생성 툴을 실무에 전격 도입하면서 수천 명 규모의 구조조정과 일자리 축소 공고를 연이어 발표하고 있다. 기술 숙련도가 높은 상위 기획자들은 AI 덕분에 생산성이 폭증하는 반면, 주니어급 개발자나 단순 그래픽 디자이너 등 노동 집약적인 직군은 급격하게 설 자리를 잃고 있다. 이러한 AI 발(發) 고용 지형 재편은 사회적 차원의 양극화(Digital Divide)를 심화시키며, 적절한 재교육 프로세스 없이 인력을 방출하는 기업들에게 노동 안정성 악화라는 혹독한 ESG 평가 청구서로 되돌아오고 있다.
4. ‘S(사회)’ 영역의 리스크를 돌파할 인간 중심의 해법
기술이 가져오는 격변 속에서 사회적 지속 가능성을 확보하기 위해, 기업들은 AI 활용 방식에 있어 다음의 세 가지 상생 방안을 반드시 이정표로 삼아야 한다.
첫째, '설명 가능한 AI(XAI)'와 데이터 필터링 거버넌스 구축이다. 기업은 인사나 고객 대응 알고리즘이 어떤 논리적 단계를 거쳐 특정 결과값을 도출했는지 역추적할 수 있는 기술적 투명성을 갖추어야 한다. 채용 AI 구축 시 학습 데이터에서 편향을 유발하는 지표를 선제적으로 마스킹(Masking) 처리하고, 다양성을 보장할 수 있도록 샘플링 배정을 강제하는 알고리즘 감사(Audit) 제도를 정기적으로 실행해야 한다.
둘째, 소비자 신뢰 확보를 위한 원천 콘텐츠 인증 및 윤리적 가이드라인 수립이다. 기업이 생산하고 유통하는 유무형의 콘텐츠에 생성형 AI가 개입되었음을 투명하게 밝히는 워터마크(Watermark) 표시 제도를 전면 도입하고, 고객 데이터를 마케팅에 활용할 때 동의 절차를 강화해야 한다. 인공지능이 취약 소비자 계층에게 부정적인 금융·소비 선택을 유도하지 않도록 내부 모니터링 경보 체계를 작동시키는 것도 훌륭한 대안이다.
셋째, '정리해고'가 아닌 '직무 재배치'를 위한 포용적 업스킬링(Upskilling) 프로그램의 제도화다. AI의 등장을 비용 절감의 도구로만 보아 기존 직원을 내보내고 기술로 전면 대체하는 단기적 접근은 지속 가능하지 않다. 인공지능이 실무 업무를 덜어준 만큼, 확보된 여유 시간을 직원들이 AI 툴을 능숙하게 다루는 고부가가치 기획 업무나 인간 고유의 역량이 필요한 고객 관리 및 크리에이티브 영역으로 이동할 수 있도록 맞춤형 사내 교육 제도를 장기 정책으로 정착시켜야 한다.
이른바 청년층 ‘경력 사다리’ 붕괴를 막기 위한 기업의 필수 역할에 대해 좀더 구체적으로 살펴보면 아래와같다.
첫째, 단순 비용 절감을 넘어선 '업스킬링(Upskilling)' 투자: 기업은 AI를 인력 감축의 수단으로만 보지 말고, 기존 주니어 인력을 AI를 능숙하게 다루는 'AI 오케스트레이터'로 재배치하기 위한 교육에 과감히 투자해야 한다. 단순히 일을 수행(Do the work)하는 단계에서 AI 결과물을 검토(Review the work)하고 창의적으로 결합하는 고부가가치 직무로 전환할 수 있도록 도와야 한다.
둘째, 실무형 인재 양성 생태계 구축: KT의 '에이블스쿨(AIVLE School)' 사례와 같이, 기업이 직접 청년들에게 실무형 디지털 교육을 제공하고 취업 기회까지 연계하는 사회공헌형 인재 양성 프로그램을 확대해야 한다. 이는 수도권에 편중된 디지털 인재 쏠림 현상을 완화하고 지역 청년들에게도 공정한 기회를 제공하는 ESG 경영의 실천이라 생각한다.
청년 인재 3500명 배출한 AX 교육 플랫폼"…KT, 에이블스쿨 – 출처: 머니투데이
셋째, 산학협력을 통한 경력 경로 설계: 대학과 손잡고 채용 전제로 AI 응용학석사 과정을 운영하거나, 비전공자도 AI 역량을 인증받을 수 있는 시스템(예: AICE 자격증)을 구축하여 청년들이 끊김 없이 경력을 쌓을 수 있는 경로를 마련해 주는 것이다.
AICE는 국내 유일 국가공인 AI 자격증(2024년 12월 과학기술정보통신부 공인) 이다.
결어; 알고리즘의 눈에 인간의 가치를 더할 때
인공지능은 우리 사회를 더 편리하고 기민하게 바꾸어 놓았지만, 차가운 수학적 최적화 공식에는 인간에 대한 배려나 존중의 가치가 들어있지 않다. AI 시대에 진정한 ESG 경영의 'S(사회)'적 책무는 바로 기술의 연산력 위에 인간 중심의 온기를 입히는 일이다.
기업이 알고리즘의 편향성을 부단히 견제하고, 소비자 신뢰를 최우선 가치로 수호하며, 노동자의 기술적 동반 성장을 지원할 때 비로소 인공지능은 비즈니스의 조력자로서 진정한 가치를 발휘할 수 있다. 기술 발전의 속도가 인간을 소외시키지 않도록 경영진의 따뜻한 통찰과 사회적 책임의 실천이 절실한 시점이다.
▲김성호 ESG지속가능연구소 부소장
(harry@creabiz.co.kr)
본 콘텐츠의 지적재산권은 필진에게 있으며, ESG지속가능연구소는 콘텐츠 유통권한을 갖습니다.
지난 6월호에서 우리는 AI 기술 확산이 가져온 E·S·G 전반의 역기능을 개괄했고, 7월호에는 탄소 발자국과 데이터 센터의 전력망 문제를 중심으로 E(환경) 측면의 명암을 깊이 있게 짚어보았습니다. 이번 8월호에서는 그 연재 기획의 흐름을 이어받아 ESG 경영의 또 다른 중추인 ‘S(사회)’ 영역에서의 역기능과 해결방안에 대한 담론을 살펴보고자 합니다. [편집자주]
인공지능(AI)의 확산과 함께 ‘S(사회’의 측면에서 기업이 직면한 새로운 사회적 리스크는 다음과 같이 크게 3가지로 요약해 볼 수 있다. ▶알고리즘 고도화가 불러온 인사 고용 프로세스의 편향성 ▶딥페이크와 정보 왜곡이 초래하는 소비자 리스크 ▶일자리의 대전환에 따른 노동 안정성 훼손 등이 그것이다. 이번 글에서는 이러한 리스크를 바탕으로 인공지능(AI) 기술의 효율성 이면에 감춰진 인간성 소외의 문제를 진단하고, 이를 바로잡기 위한 사회적 차원의 해결 방안을 고찰해 보고자 한다.
1. 알고리즘의 보이지 않는 차별: 인사(HR) 시스템의 편향 리스크
많은 기업이 인재 채용의 공정성과 효율성을 확보하기 위해 AI 기반 서류 평가와 면접 알고리즘을 신속하게 현장에 도입하고 있다. 수만 명의 지원서를 몇 분 만에 스크리닝하는 효율성 이면에는 '과거 데이터의 오염'이라는 치명적인 맹점이 존재한다.
AI는 스스로 도덕적 가치 판단을 내리지 못하며, 오직 인간이 제공한 기존 데이터를 학습하여 패턴을 발견할 뿐이다. 만약 학습용 데이터에 특정 성별, 출신 학교, 연령층에 대한 선호나 유리함이 은연중에 녹아 있었다면, AI는 이를 공정한 기준으로 오인하고 증폭시켜 합법적인 차별을 정당화하게 된다. 과거 글로벌 빅테크 기업이 자체 개발했던 AI 채용 시스템이 10년간 축적된 남성 중심의 이력서 패턴을 학습한 결과, '여성'이라는 단어가 포함된 지원서를 감점 처리했던 사례는 알고리즘 편향성의 대표적인 경고등이다.
이뿐만 아니라 AI 기반의 직무 성과 평가 알고리즘 역시 특정 유형의 정량적 데이터만을 선호하게 유도함으로써, 보이지 않는 곳에서 헌신하는 조직 구성원의 기여도를 누락시키는 오류를 범하기 쉽다. 이는 ESG 경영에서 강조하는 '다양성, 형평성, 포용성(DEI)'의 핵심 가치를 정면으로 훼손하는 중대한 리스크로 작용한다.
◆최신 실증 사례: 이러한 리스크를 단적으로 보여준 사례가 바로 글로벌 커머스 거장 아마존(Amazon)의 AI 채용 시스템 폐기 사건이다. 아마존이 개발했던 인사 알고리즘은 지난 10년간 축적된 남성 중심의 합격자 이력서 패턴을 학습한 결과, '여성'이라는 단어나 '여대 출신'이라는 문구가 포함된 지원서를 서류 평가에서 자동으로 감점 처리하는 심각한 오류를 범했다.
시스템이 인간의 과거 편향을 공정한 성과 지표로 오인해 '합법적 차별'을 기계적으로 정당화한 것이다. 이는 ESG 경영에서 강조하는 '다양성, 형평성, 포용성(DEI)'의 가치를 정면으로 저해하는 중대한 지배구조 및 사회적 리스크다.
2. 가짜 뉴스와 정보 오염: 소비자 신뢰 및 브랜딩의 붕괴
생성형 AI 기술의 대중화는 정보 생산 비용을 완전히 제로(0)에 가깝게 낮추었지만, 동시에 정교하게 위조된 가짜 정보와 딥페이크 콘텐츠의 범람이라는 부작용을 낳았다. 기업 경영 관점에서 이는 단순한 가짜 뉴스를 넘어, 기업의 지속 가능한 소비자와의 소통 구조를 뒤흔드는 보안 위험 요소다.
정교하게 조작된 오보나 악의적인 비방 영상이 소셜 미디어를 타고 순식간에 유포될 경우, 소비자의 브랜드 신뢰도가 단 며칠 만에 수직 하락하여 기업 생존을 위협하는 평판 리스크로 번질 수 있다.
동시에 인공지능 알고리즘이 소비자의 데이터와 행동 양식을 과도하게 프로파일링하여 맞춤형 광고라는 명목으로 취약 계층의 충동구매를 유도하거나, 확증 편향을 심화시키는 디지털 중독을 양산하는 행위 역시 심각한 사회적 비판 대상이다. 데이터 프라이버시 침해와 무분별한 개인 정보 오용은 소비자의 기본 권리를 침해하며, 기업이 지켜야 할 중대한 '사회적 책임'의 방기를 뜻한다.
◆최신 실증 사례: 홍콩의 한 금융사가 인공지능이 만들어낸 가짜 이미지 딥페이크에 속아 거액의 자금을사기 당했다. 딥페이크 기술을 토대로 '보이스피싱'이 '이미지피싱'으로 진화한 것이다. 사기 일당은 영국 본사의 최고재무책임자(CFO) 및 다수 동료의 얼굴과 목소리를 완벽하게 복제한 딥페이크 화상 회의를 가짜로 개최했다.
회의에 참석한 재무 담당 직원은 화면 속 상사들이 진짜라고 확신하고 총 2,500만 달러(한화 약 340억 원)를 사기 계좌로 송금했다. 이처럼 AI 기술을 악용한 정교한 평판 위험과 범죄는 기업의 공급망 안전성과 소중한 소비자 자산을 한순간에 파괴하는 'S 영역'의 가공할 만한 위협으로 부상하고 있다.
3. 기술 혁신과 고용 불안정성: 거대한 노동 지형의 재편
단순 반복적인 사무 행정직부터 번역, 디자인, 심지어 법률 분석과 금융 자문 등 고도의 전문 영역에 이르기까지 지식 노동 시장 전반이 AI로 인해 급격하게 대체되거나 재편되고 있다.
이러한 디지털 대전환은 생산성 향상을 담보하지만, 노동 시장의 공급 과잉과 급격한 고용 불안정이라는 짙은 그늘을 남긴다. 세계경제포럼(WEF)은 향후 수년 내 수천만 개의 일자리가 기술 발전으로 인해 소멸하고 재창출되는 과정에서 직무 전환에 실패한 거대한 취약 계층이 발생할 수 있다고 엄중히 경고한 바 있다.
문제는 기업 내부의 기존 인력들이 적절한 재교육(Reskilling)이나 역량 강화(Upskilling) 기회를 보장받지 못한 채 시장 밖으로 내몰릴 때 발생한다. 이는 노동 환경의 안정성을 중시하는 ESG 내 S(사회) 성과를 직접적으로 악화시키는 요인이다. 인력 교체 과정에서 유발되는 노사 갈등, 조직 문화의 황폐화, 그리고 지식 자산의 단절은 장기적인 재무적 손실로 이어지는 기업 거버넌스의 실패와 연동된다.
출처: 한국콘텐츠진흥원 제공.
◆최신 실증 사례: 최근 글로벌 게임 업계와 IT 플랫폼 기업들은 생성형 AI 이미지 및 코드 생성 툴을 실무에 전격 도입하면서 수천 명 규모의 구조조정과 일자리 축소 공고를 연이어 발표하고 있다. 기술 숙련도가 높은 상위 기획자들은 AI 덕분에 생산성이 폭증하는 반면, 주니어급 개발자나 단순 그래픽 디자이너 등 노동 집약적인 직군은 급격하게 설 자리를 잃고 있다. 이러한 AI 발(發) 고용 지형 재편은 사회적 차원의 양극화(Digital Divide)를 심화시키며, 적절한 재교육 프로세스 없이 인력을 방출하는 기업들에게 노동 안정성 악화라는 혹독한 ESG 평가 청구서로 되돌아오고 있다.
4. ‘S(사회)’ 영역의 리스크를 돌파할 인간 중심의 해법
기술이 가져오는 격변 속에서 사회적 지속 가능성을 확보하기 위해, 기업들은 AI 활용 방식에 있어 다음의 세 가지 상생 방안을 반드시 이정표로 삼아야 한다.
첫째, '설명 가능한 AI(XAI)'와 데이터 필터링 거버넌스 구축이다. 기업은 인사나 고객 대응 알고리즘이 어떤 논리적 단계를 거쳐 특정 결과값을 도출했는지 역추적할 수 있는 기술적 투명성을 갖추어야 한다. 채용 AI 구축 시 학습 데이터에서 편향을 유발하는 지표를 선제적으로 마스킹(Masking) 처리하고, 다양성을 보장할 수 있도록 샘플링 배정을 강제하는 알고리즘 감사(Audit) 제도를 정기적으로 실행해야 한다.
둘째, 소비자 신뢰 확보를 위한 원천 콘텐츠 인증 및 윤리적 가이드라인 수립이다. 기업이 생산하고 유통하는 유무형의 콘텐츠에 생성형 AI가 개입되었음을 투명하게 밝히는 워터마크(Watermark) 표시 제도를 전면 도입하고, 고객 데이터를 마케팅에 활용할 때 동의 절차를 강화해야 한다. 인공지능이 취약 소비자 계층에게 부정적인 금융·소비 선택을 유도하지 않도록 내부 모니터링 경보 체계를 작동시키는 것도 훌륭한 대안이다.
셋째, '정리해고'가 아닌 '직무 재배치'를 위한 포용적 업스킬링(Upskilling) 프로그램의 제도화다. AI의 등장을 비용 절감의 도구로만 보아 기존 직원을 내보내고 기술로 전면 대체하는 단기적 접근은 지속 가능하지 않다. 인공지능이 실무 업무를 덜어준 만큼, 확보된 여유 시간을 직원들이 AI 툴을 능숙하게 다루는 고부가가치 기획 업무나 인간 고유의 역량이 필요한 고객 관리 및 크리에이티브 영역으로 이동할 수 있도록 맞춤형 사내 교육 제도를 장기 정책으로 정착시켜야 한다.
이른바 청년층 ‘경력 사다리’ 붕괴를 막기 위한 기업의 필수 역할에 대해 좀더 구체적으로 살펴보면 아래와같다.
첫째, 단순 비용 절감을 넘어선 '업스킬링(Upskilling)' 투자: 기업은 AI를 인력 감축의 수단으로만 보지 말고, 기존 주니어 인력을 AI를 능숙하게 다루는 'AI 오케스트레이터'로 재배치하기 위한 교육에 과감히 투자해야 한다. 단순히 일을 수행(Do the work)하는 단계에서 AI 결과물을 검토(Review the work)하고 창의적으로 결합하는 고부가가치 직무로 전환할 수 있도록 도와야 한다.
둘째, 실무형 인재 양성 생태계 구축: KT의 '에이블스쿨(AIVLE School)' 사례와 같이, 기업이 직접 청년들에게 실무형 디지털 교육을 제공하고 취업 기회까지 연계하는 사회공헌형 인재 양성 프로그램을 확대해야 한다. 이는 수도권에 편중된 디지털 인재 쏠림 현상을 완화하고 지역 청년들에게도 공정한 기회를 제공하는 ESG 경영의 실천이라 생각한다.
청년 인재 3500명 배출한 AX 교육 플랫폼"…KT, 에이블스쿨 – 출처: 머니투데이
셋째, 산학협력을 통한 경력 경로 설계: 대학과 손잡고 채용 전제로 AI 응용학석사 과정을 운영하거나, 비전공자도 AI 역량을 인증받을 수 있는 시스템(예: AICE 자격증)을 구축하여 청년들이 끊김 없이 경력을 쌓을 수 있는 경로를 마련해 주는 것이다.
AICE는 국내 유일 국가공인 AI 자격증(2024년 12월 과학기술정보통신부 공인) 이다.
결어; 알고리즘의 눈에 인간의 가치를 더할 때
인공지능은 우리 사회를 더 편리하고 기민하게 바꾸어 놓았지만, 차가운 수학적 최적화 공식에는 인간에 대한 배려나 존중의 가치가 들어있지 않다. AI 시대에 진정한 ESG 경영의 'S(사회)'적 책무는 바로 기술의 연산력 위에 인간 중심의 온기를 입히는 일이다.
기업이 알고리즘의 편향성을 부단히 견제하고, 소비자 신뢰를 최우선 가치로 수호하며, 노동자의 기술적 동반 성장을 지원할 때 비로소 인공지능은 비즈니스의 조력자로서 진정한 가치를 발휘할 수 있다. 기술 발전의 속도가 인간을 소외시키지 않도록 경영진의 따뜻한 통찰과 사회적 책임의 실천이 절실한 시점이다.
▲김성호 ESG지속가능연구소 부소장
(harry@creabiz.co.kr)
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